answer:Claro, vamos adaptar cada uma dessas abordagens para trabalhar com o modelo Whisper para a transcrição do áudio capturado. Para começar, é importante notar que qualquer que seja o método de captação de áudio que escolhermos, teremos que lidar com a questão da reamostragem do áudio para 16 kHz, que é a taxa de amostragem esperada pelo modelo Whisper. Também precisaremos salvar o áudio capturado em um arquivo temporário ou em um buffer que pode ser lido pelo Whisper. # 1. Usando PyAudio com Whisper ```python import pyaudio import wave import numpy as np from whisper import load_model # Carga do modelo Whisper whisper_model = load_model("base") # Configuração do PyAudio p = pyaudio.PyAudio() stream = p.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=16000, input=True, frames_per_buffer=1024) print("Gravando...") # Captura de áudio frames = [] for _ in range(0, int(16000 / 1024 * 5)): # Grava por 5 segundos data = stream.read(1024) frames.append(data) print("Terminou de gravar.") # Para a captura e fecha o stream stream.stop_stream() stream.close() p.terminate() # Salva o áudio capturado em um arquivo WAV with wave.open("temp.wav", 'wb') as wf: wf.setnchannels(1) wf.setsampwidth(p.get_sample_size(pyaudio.paInt16)) wf.setframerate(16000) wf.writeframes(b''.join(frames)) # Transcreve o áudio capturado result = whisper_model.transcribe("temp.wav") print(result["text"]) ``` # 2. Usando sounddevice com Whisper ```python import sounddevice as sd import numpy as np import soundfile as sf from whisper import load_model # Carga do modelo Whisper whisper_model = load_model("base") # Callback para captura de áudio def callback(indata, frames, time, status): if status: print(status) # Todo: Salve o áudio de 'indata' print("Gravando...") # Defina a duração da gravação, por exemplo, 5 segundos duration = 5 # Em segundos sampling_rate = 16000 # Taxa de amostragem esperada pelo Whisper # Cria um buffer ndarray vazio para armazenar os dados de áudio audio_data = np.zeros((duration * sampling_rate,), dtype=np.float32) # Inicia a captura de áudio with sd.InputStream(samplerate=sampling_rate, channels=1, callback=callback): sd.sleep(duration * 1000) # Salva o áudio capturado em um arquivo WAV temporário sf.write("temp.wav", audio_data, samplerate) print("Terminou de gravar.") # Transcreve o áudio capturado result = whisper_model.transcribe("temp.wav") print(result["text"]) ``` Por favor, note que o código acima é apenas um esboço para ilustrar o uso do sounddevice com o Whisper. O importante aqui é a implementação da função de callback para manipular efetivamente o áudio em pedaços, salvar em disco e posteriormente fazer a transcrição com o modelo Whisper. # 3. Usando audiorecorder com Whisper Até onde eu posso verificar, não existe um pacote chamado "audiorecorder" que esteja amplamente disponível ou utilizado na comunidade Python. Pode ter sido um erro na minha resposta anterior mencionar isso. Em vez disso, poderíamos continuar com o `sounddevice` que é uma ferramenta versátil ou utilizar o `PyAudio` e `soundfile`, que são suficientemente robustos para a maioria dos casos. A adaptação das abordagens com o `speech_recognition` vai depender de como você deseja capturar o áudio. Se `speech_recognition` estiver atendendo às suas necessidades para gravação, você pode concentrar-se apenas na integração da transcrição com o Whisper, como já foi discutido anteriormente. Em todos esses exemplos, é importante incluir a lógica para lidar com exceções e garantir que os recursos sejam liberados adequadamente após a gravação e transcrição. A gravação contínua ou em segmentos também deve ser considerada em função dos requisitos do seu aplicativo.

answer:Claro, irei adaptar os exemplos para captura contínua de áudio em tempo real. Para este propósito, é comum utilizar uma abordagem de buffer circular ou de gravação segmentada, onde novos áudios são adicionados ao mesmo tempo que outros estão sendo processados. Contudo, uma complexidade adicional na transcrição contínua é garantir que o modelo de transcrição não seja sobrecarregado com gravação em andamento. # 1. Usando PyAudio para captura contínua e transcrita com Whisper: ```python import pyaudio import wave import threading from whisper import load_model # Carregar o modelo Whisper whisper_model = load_model("base") def transcribe_audio(audio_frames): # Salvar áudio em um arquivo temporário with wave.open("temp.wav", 'wb') as wf: wf.setnchannels(1) wf.setsampwidth(pyaudio.paInt16) wf.setframerate(16000) wf.writeframes(b''.join(audio_frames)) # Chamar o modelo Whisper para transcrever result = whisper_model.transcribe("temp.wav") print(result["text"]) def record_audio(): CHUNK = 1024 FORMAT = pyaudio.paInt16 CHANNELS = 1 RATE = 16000 p = pyaudio.PyAudio() stream = p.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK) print("* recording") audio_frames = [] try: while True: data = stream.read(CHUNK) audio_frames.append(data) # Se temos 5 segundos de áudio, inicia uma nova thread para realizar a transcrição if len(audio_frames) == 5 * RATE / CHUNK: threading.Thread(target=transcribe_audio, args=(audio_frames[:],)).start() # Remover os quadros mais antigos audio_frames = audio_frames[int(RATE/CHUNK):] except KeyboardInterrupt: print("* done recording") stream.stop_stream() stream.close() p.terminate() record_audio_thread = threading.Thread(target=record_audio) record_audio_thread.start() ``` # 2. Usando sounddevice para captura contínua e transcrita com Whisper: ```python import sounddevice as sd import numpy as np import queue from whisper import load_model # Carregar o modelo Whisper whisper_model = load_model("base") q = queue.Queue() def audio_callback(indata, frames, time, status): if status: print(status) # Coloca o buffer de áudio na fila q.put(indata.copy()) def transcribe_audio(): audio_frames = [] while True: # Obter o próximo buffer da fila audio_frames.append(q.get()) # Transcrever o áudio após acumular uma certa quantidade if len(audio_frames) == 5 * 16000 / 1024: # Converter lista de NumPy arrays para um único array audio_data = np.concatenate(audio_frames, axis=0).flatten() # Salvar o áudio como um arquivo WAV sf.write("temp.wav", audio_data, 16000) # Transcrever o áudio result = whisper_model.transcribe("temp.wav") print(result["text"]) # Limpar frames antigos audio_frames = [] # Configuração de gravação de áudio contínua stream = sd.InputStream(callback=audio_callback, channels=1, samplerate=16000, blocksize=1024) with stream: transcribe_audio_thread = threading.Thread(target=transcribe_audio) transcribe_audio_thread.start() # Manter o programa rodando transcribe_audio_thread.join() ``` Esses códigos são apenas exemplos de como você poderia realizar a transcrição em tempo real. Eles não estão completos e podem precisar de ajustes e acréscimos para serem robustos. Por exemplo, você pode querer melhorar a forma de armazenamento temporário e remoção de arquivos, colocar em threads diferentes a captura de áudio e a transcrição, entre outros possíveis aperfeiçoamentos.

answer:Peço desculpas se houve alguma confusão. Vamos refinar o exemplo para torná-lo mais claro e para garantir que ele funcione como esperado. Escolherei o PyAudio para criar um exemplo de captura de áudio em tempo real com um prompt adequado. Primeiro, certifique-se de que você tem o modelo Whisper carregado corretamente e que o PyAudio está instalado e funcionando no seu ambiente Python. Agora, vamos reescrever o exemplo com PyAudio para incluir um prompt indicando que o sistema está pronto para capturar áudio e transcrever usando o modelo Whisper: ```python import pyaudio import wave import threading from whisper import load_model # Carregar o modelo Whisper whisper_model = load_model("base") # Este método será chamado em uma nova thread para fazer a transcrição def transcribe_audio(audio_frames): try: # Salvar áudio em um arquivo temporário with wave.open("temp.wav", 'wb') as wf: wf.setnchannels(1) wf.setsampwidth(pyaudio.paInt16) wf.setframerate(16000) wf.writeframes(b''.join(audio_frames)) # Chamar o modelo Whisper para transcrever result = whisper_model.transcribe("temp.wav") print("Transcrição:", result["text"]) except Exception as e: print("Erro ao transcrever:", e) def record_audio(): CHUNK = 1024 FORMAT = pyaudio.paInt16 CHANNELS = 1 RATE = 16000 # Inicia objeto PyAudio p = pyaudio.PyAudio() # Abre o stream de áudio stream = p.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK) print("Iniciando gravação. Fale no microfone...") audio_frames = [] try: while True: data = stream.read(CHUNK) audio_frames.append(data) # 5 segundos de gravação if len(audio_frames) == 5 * RATE / CHUNK: # Inicia uma nova thread para transcrição threading.Thread(target=transcribe_audio, args=(audio_frames.copy(),)).start() # Limpa os quadros antigos audio_frames = audio_frames[int(RATE / CHUNK):] except KeyboardInterrupt: # Finaliza a gravação em caso de KeyboardInterrupt (Ctrl+C) print("Gravação encerrada.") finally: # Para a captura e fecha o stream stream.stop_stream() stream.close() p.terminate() # Iniciar a gravação em uma nova thread record_audio_thread = threading.Thread(target=record_audio) record_audio_thread.start() ``` Neste exemplo, nós continuamos captando áudio de forma contínua e a cada 5 segundos uma nova transcrição é iniciada. Note que para casos de uso reais, talvez seja desejável implementar lógica adicional para gerenciar o acesso ao arquivo temporário e garantir que não haja colisão entre threads quando mais de um bloco de áudio estiver pronto para transcrição. A variável `audio_frames` precisa ser copiada antes de ser passada para a função de transcrição para evitar que modificações na lista principal interfiram com a transcrição que está em andamento. Além disso, é importante capturar quaisquer exceções durante a transcrição para evitar que o thread não trate os erros adequadamente. Por favor, teste o código acima e ajuste conforme necessário para seu ambiente e necessidades específicas.

answer:Parece que no seu código está faltando iniciar explicitamente a gravação de áudio com o `sounddevice.InputStream`. O método `with stream:` inicia o stream do `sounddevice`, mas o código precisa de um loop para manter o programa rodando e continuamente capturando áudio. Além disso, é importante notar que o loop `while True` na função `transcribe_audio` procura sinais de áudio continuamente, mas pode não ter entradas suficientes na fila para prosseguir com a transcrição se o áudio não está chegando rapidamente. Vou reescrever o bloco final do seu código para incluir um loop infinito que mantém o stream e o programa rodando continuamente e também adicionarei um prompt de interface do usuário. Além disso, vou ajustar a verificação de tamanho do buffer para certificar-se de que temos o suficiente para transcrever: ```python def transcribe_audio(): # Buffer que acumula frames da fila de áudio audio_frames = [] while True: # Obter o frame seguinte do áudio da fila frame = q.get() audio_frames.append(frame) # Verificar se temos 5 segundos de gravação if len(audio_frames) >= 5 * 16000 / 1024: print("Transcrevendo o áudio...") # Se temos, unimos os frames em um só array audio_data = np.concatenate(audio_frames, axis=0) # Salvar o áudio num arquivo temporário sf.write("temp.wav", audio_data, 16000) # Transcrever o áudio com o modelo Whisper result = whisper_model.transcribe("temp.wav", language='pt', task='transcribe') print("Transcrição:", result["text"]) # Limpar os frames já transcritos para começar a juntar o próximo conjunto audio_frames = [] # Configurar e iniciar o stream do áudio stream = sd.InputStream(callback=audio_callback, channels=1, samplerate=16000, blocksize=1024) stream.start() print("Gravando... (pressione Ctrl+C para parar)") transcribe_audio_thread = threading.Thread(target=transcribe_audio, daemon=True) transcribe_audio_thread.start() # Agora precisamos manter o programa principal rodando e capturando áudio, # Condição de parada (pode ser alterada por algum critério específico ou comandos do usuário) try: while True: pass # Ficamos em loop para manter o stream de áudio ativo except KeyboardInterrupt: # Se o usuário parar a aplicação, fechamos o stream de áudio print("nGravação interrompida pelo usuário.") stream.stop() stream.close() ``` No código acima, fiz as seguintes mudanças: 1. Adicionei um `print("Gravando... (pressione Ctrl+C para parar)")` para dar um retorno ao usuário de que o sistema está pronto para gravar. 2. Iniciei explicitamente o stream com `stream.start()` antes de iniciar a thread de transcrição. 3. Mantive um loop principal rodando indefinidamente através de um `while True` no script principal. Isso garante que o stream fique aberto e capturando áudio. 4. Permite que o script encerre gracejosamente com a captura de um `KeyboardInterrupt`, que interrompe o loop e fecha o stream. Por fim, `daemon=True` na Thread permite que o programa encerre mesmo que a thread ainda esteja em execução. Certifique-se novamente de testar o código em um ambiente que suporte gravação de áudio e com o modelo Whisper já devidamente instalado e carregado.